Predici la parola successiva

Stai lavorando all’addestramento di un LLM usando la previsione della parola successiva. Hai fornito al modello i seguenti dati di addestramento per imparare sul testo.

Usa l’applicazione interattiva per scorrere la sequenza e vedere come il modello costruisce la sua previsione parola per parola, insieme alla probabilità di ciascun completamento candidato.

Quale sarebbe la previsione corretta per la/e prossima/e parola/e?

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Il panorama dell’AI evolve rapidamente e i Large Language Models (LLM) sono in prima linea in questa evoluzione. Questo capitolo esamina come gli LLM stiano promuovendo lo sviluppo di un’intelligenza artificiale sempre più simile a quella umana e stiano trasformando i settori grazie alle loro numerose applicazioni. Esplorerai le sfide e la complessità legate al language modeling.

Exercise 1: L’ascesa degli LLM nel panorama dell’IA Exercise 2: Definizione di un LLM Exercise 3: LLM nel panorama dell'AI Exercise 4: Applicazioni di AI vs. LLM Exercise 5: Applicazioni nel mondo reale Exercise 6: Applicazioni aziendali Exercise 7: Applicazioni multimodali Exercise 8: Automatizza le attività basate sui dati Exercise 9: Sfide del language modeling Exercise 10: Cosa può fare un modello linguistico?Exercise 11: Single vs. multi-task learning

Questo capitolo mette in evidenza la novità degli LLM e le loro capacità emergenti, delineando al contempo varie tecniche di NLP per la preparazione dei dati. Imparerai quali sono le sfide del training degli LLM e come il fine-tuning può affrontarle in modo efficace. Capirai anche come le tecniche di N-shot learning consentano di adattare in modo efficiente modelli pre-addestrati quando si dispone di dati etichettati limitati.

Exercise 1: Novità degli LLM Exercise 2: Risoluzione di problemi con gli LLM Exercise 3: Modelli tradizionali vs. LLM Exercise 4: Panoramica generale dell'NLP Exercise 5: Preparazione dei dati Exercise 6: Preprocessing e rappresentazione del testo Exercise 7: Word embeddings vs bag-of-words Exercise 8: Fine-tuning Exercise 9: Sfide nella costruzione dei LLM Exercise 10: Adatta un modello pre-addestrato Exercise 11: Pre-trained o fine-tuned?Exercise 12: Tecniche di apprendimento Exercise 13: Perfeziona (fine-tune) un modello Exercise 14: N-shot learning

In questo capitolo imparerai i mattoni fondamentali per il training di un LLM, come le tecniche di pre-training. Otterrai anche una comprensione intuitiva di concetti complessi come l’architettura transformer, incluso il meccanismo di attention. Il capitolo tratta una tecnica avanzata di fine-tuning e riassume il processo di training per completare un LLM.

Exercise 1: Elementi fondamentali per addestrare gli LLM Exercise 2: Linguaggio mascherato Exercise 3: Predici la parola successiva

Esercizio attuale

Exercise 4: Partire da zero Exercise 5: Introduzione al transformer Exercise 6: Relazioni tra parole distanti Exercise 7: Componenti del transformer Exercise 8: Meccanismi di attention Exercise 9: Focus della multi-head attention Exercise 10: Self vs. multi-head attention Exercise 11: Fine-tuning avanzato Exercise 12: Addestramento end-to-end Exercise 13: Training, tuning e feedback Exercise 14: Costruire un LLM

In questo capitolo approfondiamo gli aspetti chiave da considerare nel training degli LLM, come la disponibilità di grandi quantità di dati, la qualità dei dati, un’etichettatura accurata e le implicazioni di dati con bias. Esaminerai inoltre vari rischi degli LLM, come privacy dei dati, considerazioni etiche e impatto ambientale. Infine, il capitolo si conclude con una panoramica delle aree di ricerca emergenti e del panorama in evoluzione degli LLM.

Exercise 1: Preoccupazioni e considerazioni sui dati Exercise 2: Il tuo modello è equo?Exercise 3: Imparziale e pertinente Exercise 4: Assistenza clienti di una banca Exercise 5: Preoccupazioni etiche e ambientali Exercise 6: Uso responsabile Exercise 7: Etica e ambiente Exercise 8: Dove stanno andando gli LLM?Exercise 9: Creatività vs. efficienza Exercise 10: Analizzare opere letterarie Exercise 11: È il momento del riepilogo